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Free-Interface Dual-Compatibility Modal Synthesis Substructure Method in Large-Scale Structures
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作者 彭桂瀚 林伟 +1 位作者 陈尚鸿 余洁歆 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2015年第4期347-355,共9页
Free-interface dual-compatibility modal synthesis method(compatibility of both force and displacement on interfaces)is introduced to large-scale civil engineering structure to enhance computation efficiency. The basic... Free-interface dual-compatibility modal synthesis method(compatibility of both force and displacement on interfaces)is introduced to large-scale civil engineering structure to enhance computation efficiency. The basic equations of the method are first set up, and then the mode cut-off principle and the dividing principle are proposed. MATLAB is used for simulation in different frame structures. The simulation results demonstrate the applicability of this substructure method to civil engineering structures and the correctness of the proposed mode cut-off principle. Studies are also conducted on how to divide the whole structure for better computation efficiency while maintaining better precision. It is observed that the geometry and material properties should be considered, and the synthesis results would be more precise when the inflection points of the mode shapes are taken into consideration. Furthermore, the simulation performed on a large-scale high-rise connected structure further proves the feasibility and efficiency of this modal synthesis method compared with the traditional global method. It is also concluded from the simulation results that the fewer number of DOFs in each substructure will result in better computation efficiency, but too many substructures will be time-consuming due to the tedious synthesis procedures. Moreover, the substructures with free interface will introduce errors and reduce the precision dramatically, which should be avoided. 展开更多
关键词 SUBSTRUCTURE method dynamic SUBSTRUCTURE analysis free-interface dual-compatibility modal synthesismethod large-scale CIVIL engineering structure mode CUT-OFF principle
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双模态成像仿生纳米粒对甲状腺髓样癌的声动力治疗
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作者 朱炜薇 凡正超 +2 位作者 胥莹 夏纪筑 赵香芝 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2025年第16期3410-3419,共10页
背景:声动力疗法作为一种新型抗肿瘤治疗手段具有非侵入性和时空可控性的特点,在甲状腺髓样癌无创性治疗中具有广阔的应用前景。目的:制备具有双模态成像能力的仿生癌细胞膜涂层脂质纳米粒,检测纳米粒的理化性质、靶向能力、成像效果、... 背景:声动力疗法作为一种新型抗肿瘤治疗手段具有非侵入性和时空可控性的特点,在甲状腺髓样癌无创性治疗中具有广阔的应用前景。目的:制备具有双模态成像能力的仿生癌细胞膜涂层脂质纳米粒,检测纳米粒的理化性质、靶向能力、成像效果、细胞毒性和抗迁移能力。方法:以二棕榈酰磷脂酰胆碱、二棕榈酰磷脂酰甘油、二硬脂酰磷脂酰乙醇胺-聚乙二醇2000、胆固醇、血卟啉单甲醚、全氟己烷为原料,通过薄膜水合-超声振荡法制备脂质纳米粒HP@LNP,其中血卟啉单甲醚装载于脂质纳米结构的疏水层,全氟己烷装载于脂质纳米结构的亲水核心层内;将甲状腺髓样癌细胞膜包覆于脂质纳米粒HP@LNP表面,构建具有主动靶向甲状腺髓样癌细胞能力的仿生脂质纳米粒MHP@LNP。表征纳米粒MHP@LNP的理化性质、靶向能力、免疫逃逸能力、成像效果、细胞毒性和抗迁移能力。结果与结论:①脂质纳米粒MHP@LNP呈现典型的核壳结构,粒径为131.06 nm,平均电位为-30.59 mV,凝胶电泳结果显示脂质纳米粒MHP@LNP与癌细胞膜蛋白图谱相符合,荧光共定位结果显示脂质纳米粒MHP@LNP与癌细胞膜的荧光信号显著重合。脂质纳米粒MHP@LNP纳米粒内血卟啉单甲醚的包封率为87.8%,载药率为14.6%。在低强度聚焦超声刺激下,脂质纳米粒MHP@LNP可发生相变产生微泡,在4 min时超声信号强度达到最大值。在激光照射下,脂质纳米粒MHP@LNP的光声信号强度与其质量浓度呈现线性相关。脂质纳米粒MHP@LNP具有同源细胞靶向能力和免疫逃逸能力。未经低强度聚焦超声照射前的脂质纳米粒MHP@LNP具有良好的生物相容性,而经低强度聚焦超声照射后产生具有细胞毒性的活性氧,有效杀伤甲状腺髓样癌细胞,并抑制甲状腺髓样癌细胞的迁移能力。②结果表明,脂质纳米粒MHP@LNP能够在超声和光声双模态成像引导下实现声动力治疗,用于治疗甲状腺髓样癌。 展开更多
关键词 脂质纳米粒 声动力疗法 低强度聚焦超声 声敏剂 活性氧 癌细胞膜 同源靶向 纳米医学 光声成像 双模态成像
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线上线下双模式教育的应用——以机械电子工程专业必修课《热力学与传热学基础》为例 被引量:1
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作者 支有冉 李果 +2 位作者 张烽 王云龙 汤巧云 《广东化工》 CAS 2024年第6期150-152,共3页
后疫情时代,为适应教学要求,逐渐衍生出线上线下双模式的教学方式。本文以机械电子工程专业的必修课《热力学与传热学基础》为例介绍了线上线下双模式教育在教学中的应用。首先介绍了《热力学与传热学基础》这门专业必修课的主要授课内... 后疫情时代,为适应教学要求,逐渐衍生出线上线下双模式的教学方式。本文以机械电子工程专业的必修课《热力学与传热学基础》为例介绍了线上线下双模式教育在教学中的应用。首先介绍了《热力学与传热学基础》这门专业必修课的主要授课内容、学习目标和考核标准,其次以理想气体基本热力学过程的p-v图和T-s图为例,说明了双模式教育的应用为教学带来的好处。 展开更多
关键词 热力学与传热学基础 双模式教育 教学应用 P-V图 T-S图
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Harmonic excitation of linear respiratory mechanics for physiological dual controlled ventilation
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作者 Francesco Montecchia 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2012年第11期678-695,共18页
The theoretical approach along with the rationale of harmonic excitation modality (HEM) applied as optimal dual controlled ventilation (DCV) to anaesthetized or severe brain injured patients, whose respiretory mechani... The theoretical approach along with the rationale of harmonic excitation modality (HEM) applied as optimal dual controlled ventilation (DCV) to anaesthetized or severe brain injured patients, whose respiretory mechanics can be properly assumed steady and linear, are presented and discussed. The design criteria of an improved version of the Advanced Lung Ventilation System (ALVS), including HEM in its functional features, are described in details. In particular, the elimination of any undesiderable artificial distortion affecting the respiratory and ventilation pattern waveforms is achieved by maintaining continuous forever the airflow inside the ventilation circuit, ensuring also the highest level of safety for patient in any condition. In such a way, the full-time compatibility of controlled breathings with spontaneous breathing activity of patient during continuous positive airways pressure (CPAP) or bilevel positive airways pressure (BiPAP) ventilation modalities and during assisted/controlled ventilation(A/CV), includeing also synchronized or triggered ventilation modalities, is an intrinsic innovative feature of the system available for clinical application. As expected and according to the clinical requirements, HEM provides for physiological respiratory and ventilation pattern waveforms together with optimal “breath to breath” feedback control of lung volume driven by an improved diagnostic measurement procedure, whose outputs are also vital for adapting all the preset ventilation parameters to the current value of the respiratory parameters of patient. The results produced by software simulations concerning both adult and neonatal patients in different clinical conditions are completely consistent with those obtained by the theoretical treatment, showing that HEM reaches the best performances from both clinical and engineering points of view. 展开更多
关键词 dual Controlled Ventilation (DCV) Harmonic Excitation modalITY (HEM) RESPIRATORY Mechanics Pressure and AIRFLOW WAVEFORMS PHYSIOLOGICAL Pattern Lung Volume Control
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安全知识模态改善网络钓鱼敏感性认知机理研究
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作者 王志英 李桂云 +1 位作者 王念新 葛世伦 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期246-260,共15页
网络钓鱼敏感性的缺乏导致人因成为网络钓鱼中最薄弱的环节。网络安全管理部门给网民灌输安全知识对提高其敏感性以主动防御网络钓鱼具有重要意义。本文基于双重编码理论,借助功能性近红外光谱技术,采用2(前测、后测)×2(言语知识... 网络钓鱼敏感性的缺乏导致人因成为网络钓鱼中最薄弱的环节。网络安全管理部门给网民灌输安全知识对提高其敏感性以主动防御网络钓鱼具有重要意义。本文基于双重编码理论,借助功能性近红外光谱技术,采用2(前测、后测)×2(言语知识、视觉知识)×2(难识别、易识别)的混合实验设计,探究两种安全知识模态改善网络钓鱼敏感性认知机理的差异。研究结果表明,两种模态安全知识干预均显著提高网络钓鱼敏感性,相比言语知识,视觉知识对网络钓鱼敏感性的影响更积极;两种模态安全知识干预对执行功能的增强效果存在差异,执行功能增强越高时网络钓鱼敏感性效果提升越好;执行功能在安全知识模态改善网络钓鱼敏感性过程中起中介作用;网络钓鱼识别难度存在调节作用,识别高难度的网络钓鱼时,视觉知识干预效果更显著。研究结论揭示了安全知识模态改善网络钓鱼敏感性的认知神经机理,对从模态着手进行安全知识灌输以提高网民的网络钓鱼敏感性具有一定的实践指导作用。 展开更多
关键词 网络钓鱼敏感性 安全知识模态 功能性近红外光谱技术 双重编码理论
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基于跨模态引导和对齐的多模态预训练方法
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作者 才华 易亚希 +2 位作者 付强 冉越 孙俊喜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3368-3381,共14页
现有的视觉语言多模态预训练方法仅在图像和文本的全局语义上进行特征对齐,对模态间细粒度特征交互的探索不足.针对这一问题,本文提出了一种基于跨模态引导和对齐的多模态预训练方法.该方法在模态特征提取阶段,采用基于视觉序列压缩的... 现有的视觉语言多模态预训练方法仅在图像和文本的全局语义上进行特征对齐,对模态间细粒度特征交互的探索不足.针对这一问题,本文提出了一种基于跨模态引导和对齐的多模态预训练方法.该方法在模态特征提取阶段,采用基于视觉序列压缩的双流特征提取网络,在视觉编码器中联合图像和文本信息逐层引导视觉序列压缩,缓解与文本无关的冗余视觉信息对模态间细粒度交互的干扰;在模态特征对齐阶段,对图像和文本特征进行细粒度关系推理,实现视觉标记与文本标记的局部特征对齐,增强对模态间细粒度对齐关系的理解.实验结果表明,本文方法能够更好地对齐视觉文本的细粒度特征,在图文检索任务中,微调后的图像检索和文本检索的平均召回率分别达到了86.4%和94.88%,且零样本图文检索的整体指标相较于经典图文检索算法CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)提升了5.36%,在视觉问答等分类任务中,准确率也优于目前主流多模态预训练方法. 展开更多
关键词 多模态预训练 跨模态引导 视觉序列压缩 双流特征提取 细粒度关系推理 局部特征对齐
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基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法 被引量:2
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作者 杨晨 侯志强 +2 位作者 李新月 马素刚 杨小宝 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期273-286,共14页
针对单模态目标检测的不足,提出了一种基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法。在YOLOv5的基础上,构建了一个可以同时输入红外和可见光图像的双流特征提取网络;然后,分别提出了基于卷积神经网络结构的红外特征提取主干网络... 针对单模态目标检测的不足,提出了一种基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法。在YOLOv5的基础上,构建了一个可以同时输入红外和可见光图像的双流特征提取网络;然后,分别提出了基于卷积神经网络结构的红外特征提取主干网络和基于Transformer结构的可见光特征提取主干网络,以提升对红外和可见光图像的特征提取能力;最后,按照中期融合的思想,设计了双模态特征融合模块,对两个分支对应尺度的双模态特征信息进行有效融合,实现跨模态信息互补。在数据集上对所提算法进行验证,实验结果表明,该算法在KAIST数据集上对双模态图像进行检测的结果,较基准算法单独检测红外图像和可见光图像,精度分别提升了5.7%和17.4%;在FLIR数据集上较基准算法,检测精度分别提升了11.6%和17.1%;在自建GIR数据集上,所提算法的检测精度也有明显提升。此外,该算法还可以单独处理红外或可见光图像,且检测精度较基准算法均有明显提升。 展开更多
关键词 目标检测 卷积神经网络 TRANSFORMER 双模态 特征融合 红外 可见光
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基于双模态Transformer模型的话务量预测
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作者 裴明丽 刘晓川 +1 位作者 黄如兵 张友海 《安徽职业技术学院学报》 2024年第1期19-25,70,共8页
为降低客户服务中心电话的等待率,提升服务质量。针对现有算法不能实现中长期话务量预测的问题,提出了一种基于双模态Transformer模型的话务量预测方法。首先采集并预处理某运营商真实的话务量数据,通过双模态特征融合构造出有益特征,... 为降低客户服务中心电话的等待率,提升服务质量。针对现有算法不能实现中长期话务量预测的问题,提出了一种基于双模态Transformer模型的话务量预测方法。首先采集并预处理某运营商真实的话务量数据,通过双模态特征融合构造出有益特征,最后采用多种模型进行话务量预测以及多种衡量指标对预测结果进行分析。结果表明:与其他算法比较,Transformer模型性能较好,对运营商资源的合理配置具有较高的指导意义,同时更易获得客户较高的满意度和忠诚度。 展开更多
关键词 话务量预测 Transformer模型 服务质量 双模态
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基于深度学习的小目标检测技术研究进展(特邀)
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作者 刘耿焕 曾祥津 +4 位作者 豆嘉真 任振波 钟丽云 邸江磊 秦玉文 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期184-216,共33页
小目标检测在自动驾驶、安防等领域具有重要的应用价值。然而,由于小目标自身视觉特征不明显、复杂背景干扰以及信噪比低等因素,使得小目标检测一直以来都是一个极具挑战性的难题。笔者系统回顾了当前基于深度学习方法的小目标检测技术... 小目标检测在自动驾驶、安防等领域具有重要的应用价值。然而,由于小目标自身视觉特征不明显、复杂背景干扰以及信噪比低等因素,使得小目标检测一直以来都是一个极具挑战性的难题。笔者系统回顾了当前基于深度学习方法的小目标检测技术,对现有算法进行了系统地归类、分析和比较:界定了小目标检测的概念,总结了小目标检测所面临的主要挑战;着重讨论了几种主要的网络优化策略,如利用数据增强技术提高模型的泛化能力,通过超分辨率技术改善小目标可视性,采用多尺度信息融合技术提升检测精度,以及基于上下文信息学习和大核卷积策略改进特征表达能力、无锚框检测机制、DETR技术和针对特定应用场景的多模态小目标检测等方法并详细分析了其优缺点;全面介绍了现有小目标数据集,并在常用公共数据集上对目前经典的小目标检测算法进行了测试和性能评估;对小目标检测领域未来的研究方向进行了展望,旨在推动小目标检测技术的进一步发展和应用拓展。 展开更多
关键词 深度学习 小目标 目标检测 双模态 大核卷积
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基于双编码器的多模态融合方法
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作者 黄晓飞 郭卫斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期207-213,共7页
双编码器模型比融合编码器模型具有更快的推理速度,且能在推理过程中对图像和文本进行预计算。然而,双编码器模型中使用的浅交互模块不足以处理复杂的视觉语言理解任务。针对上述问题,提出了一种新的多模态融合方法。首先,提出一种前交... 双编码器模型比融合编码器模型具有更快的推理速度,且能在推理过程中对图像和文本进行预计算。然而,双编码器模型中使用的浅交互模块不足以处理复杂的视觉语言理解任务。针对上述问题,提出了一种新的多模态融合方法。首先,提出一种前交互式桥塔结构(PBTS),在单模态编码器的顶层和跨模态编码器的每层之间建立连接,使得不同语义层次的视觉和文本表示之间能够进行全面、自下而上的交互,从而实现更有效的跨模态对齐和融合。同时,为了更好地学习图像和文本的深度交互,提出了一种两阶段跨模态注意力双蒸馏方法(TCMDD),使用融合编码器模型作为教师模型,在预训练阶段和调优阶段同时对单模态编码器及融合模块的跨模态注意力矩阵进行知识蒸馏。使用400万张图片进行预训练并在3个公开数据集上进行调优来验证该方法的有效性。实验结果表明,所提多模态融合方法在多个视觉语言理解任务中获得了更优的性能。 展开更多
关键词 多模态融合 双编码器 跨模态注意力蒸馏 桥塔结构
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基于双路径递归网络与Conv-TasNet的多头注意力机制视听语音分离
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作者 兰朝凤 蒋朋威 +4 位作者 陈欢 赵世龙 郭小霞 韩玉兰 韩闯 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1005-1012,共8页
目前的视听语音分离模型基本是将视频特征和音频特征进行简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,分离效果不理想。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合卷积时域分离模型... 目前的视听语音分离模型基本是将视频特征和音频特征进行简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,分离效果不理想。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合卷积时域分离模型(Conv-TasNet)和双路径递归神经网络(DPRNN),提出多头注意力机制时域视听语音分离(MHATD-AVSS)模型。通过音频编码器与视觉编码器获得音频特征与视频的唇部特征,并采用多头注意力机制将音频特征与视觉特征进行跨模态融合,得到融合视听特征,将其经DPRNN分离网络,获得不同说话者的分离语音。利用客观语音质量评估(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)及信噪比(SNR)评价指标,在VoxCeleb2数据集进行实验测试。研究表明,当分离两位、3位或4位说话者的混合语音时,该文方法与传统分离网络相比,SDR提高量均在1.87 dB以上,最高可达2.29 dB。由此可见,该文方法能考虑音频信号的相位信息,更好地利用视觉信息与音频信息的相关性,提取更为准确的音视频特性,获得更好的分离效果。 展开更多
关键词 语音分离 视听融合 跨模态注意力 双路径递归网络 Conv-TasNet
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重参数化增强的双模态实时目标检测模型
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作者 李允臣 张睿 +3 位作者 王家宝 李阳 王梓祺 陈瑶 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期162-172,共11页
无人机高空航拍的目标普遍尺寸小、特征弱,而且受复杂天候条件影响大,导致基于可见光或红外单模态图像的目标检测漏检、误检率较高。对此,提出了重参数化增强的双模态实时目标检测模型DM-YOLO。首先,采用通道拼接的方法融合可见光和红... 无人机高空航拍的目标普遍尺寸小、特征弱,而且受复杂天候条件影响大,导致基于可见光或红外单模态图像的目标检测漏检、误检率较高。对此,提出了重参数化增强的双模态实时目标检测模型DM-YOLO。首先,采用通道拼接的方法融合可见光和红外图像,以极低的成本融合双模态图像的互补信息。其次,提出更加高效的重参数化模块并基于此构建了更加强大的骨干网RepCSPDarkNet,有效增强了骨干网对双模态图像的特征提取能力。然后,提出了多层次特征融合模块,通过多感受野卷积和注意力机制融合弱小目标的多尺度特征信息,增强了弱小目标的多尺度特征表示。最后,删除了对弱小目标检测基本不起作用的特征金字塔深层检测层,在检测精度保持不变的情况下,减小了模型规模。实验结果表明,在大规模的双模态图像数据集DroneVehicle上,DM-YOLO的检测精度比基准YOLOv5s高出2.45%,且优于规模相当的YOLOv6和YOLOv7模型,有效提高了复杂光照条件下目标检测的准确性和鲁棒性,同时检测速度达到82 FPS,可满足实时检测的需求。 展开更多
关键词 重参数化 双模态 实时目标检测 多尺度特征 注意力机制
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多尺度特征融合的双模态目标检测方法
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作者 张睿 李允臣 +3 位作者 王家宝 陈瑶 王梓祺 李阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第17期233-242,共10页
基于可见光图像的目标检测,难以适应弱光、无光、强光等复杂光照条件,而基于红外图像的目标检测,受背景噪声影响大,且红外目标缺乏颜色信息,纹理细节特征弱,给目标检测带来较大挑战。对此,提出了一种能够有效融合可见光与红外图像特征... 基于可见光图像的目标检测,难以适应弱光、无光、强光等复杂光照条件,而基于红外图像的目标检测,受背景噪声影响大,且红外目标缺乏颜色信息,纹理细节特征弱,给目标检测带来较大挑战。对此,提出了一种能够有效融合可见光与红外图像特征的双模态目标检测方法。对输入的成对的双模态图像分别提取其初级特征;提出了多尺度特征注意力模块,对输入的红外与可见光图像分别提取其多尺度局部特征,并引入通道注意力和空间像素注意力,从通道和像素两个维度聚焦双模态图像的多尺度特征信息;提出双模态特征融合模块,对双模态特征信息进行自适应融合,得到双模态图像的多尺度融合特征。在大规模双模态图像数据集DroneVehicle上,与基准算法YOLOv5s利用可见光或红外单模态图像进行检测相比,所提算法检测精度分别提升了13.42和2.27个百分点,同时检测速度达到164 frame/s,具备端到端的实时检测能力。所提算法有效提高了复杂场景下目标检测的鲁棒性和准确性,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 目标检测 多尺度特征融合 双模态 注意力机制
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双体层流验证机横航向模态特性改善方法研究
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作者 黄振威 武虎子 +1 位作者 齐万涛 申晓明 《计算机仿真》 2024年第10期27-31,共5页
双体层流验证机采用双机身、π尾的气动布局形式,内翼段为层流验证段,其特殊的布局形式导致横航向气动特性和质量特性与常规布局飞机存在明显差异,进而横航向模态特性与常规布局飞机具有不同的特点。为使双体层流验证机横航向模态特性... 双体层流验证机采用双机身、π尾的气动布局形式,内翼段为层流验证段,其特殊的布局形式导致横航向气动特性和质量特性与常规布局飞机存在明显差异,进而横航向模态特性与常规布局飞机具有不同的特点。为使双体层流验证机横航向模态特性具有良好的飞行品质,通过研究横航向模态特性关键参数对双体飞机模态特性的影响,给出了改善双体飞机横航向模态特性的一般规律,综合得到了参数配置方法,通过对优化后的方案进行理论计算和分析,验证了参数配置方法的有效性。研究获得了双体飞机横航向模态特性受关键参数影响的一般规律和参数配置方法,为上述类型的飞机快速优化总体布局设计提供重要的参考。 展开更多
关键词 层流验证机 双机身 横航向模态 操稳特性 飞行品质
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双级交互式自适应融合的多模态神经机器翻译
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作者 杜连成 郭军军 +1 位作者 叶俊杰 余正涛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期2071-2080,共10页
多模态神经机器翻译的目标是通过引入其他模态信息来提升纯文本神经机器翻译的质量。图像中包含了实体对象的关系、属性以及空间位置关系等多种语义信息。然而,目前存在的大多数融合方法仅考虑图像的部分视觉信息,忽略了对视觉模态内部... 多模态神经机器翻译的目标是通过引入其他模态信息来提升纯文本神经机器翻译的质量。图像中包含了实体对象的关系、属性以及空间位置关系等多种语义信息。然而,目前存在的大多数融合方法仅考虑图像的部分视觉信息,忽略了对视觉模态内部关系的探索,导致视觉信息的利用率较低,无法充分利用图像所包含的全部语义信息。因此,提出了一种双级交互式自适应融合的多模态神经机器翻译方法,该方法考虑了图像不同方面的属性特征,以充分利用图像的视觉信息。实验结果显示,该方法能够有效地利用图像所具有的视觉信息,并且在Multi30K数据集的英语→德语(EN→DE)和英语→法语(EN→FR)2种翻译任务的测试上的效果显著优于当前大多数的效果最优(SOTA)多模态神经机器翻译方法的结果,十分具有竞争力。 展开更多
关键词 多模态神经机器翻译 双视觉特征交互 图-文跨模态自适应融合
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基于EMD-DA-RNN的边坡位移预测
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作者 李倩 《黑龙江交通科技》 2024年第2期5-7,共3页
我国滑坡灾害高发,每年造成了巨大的人员伤亡和经济损失。依托信息技术尤其是物联网技术、人工智能等技术,滑坡的监测预警逐渐自动化、智能化,各种滑坡监测预警系统层出不穷,滑坡监测的数据量、预警的即时性都得到了极大的提升。采用深... 我国滑坡灾害高发,每年造成了巨大的人员伤亡和经济损失。依托信息技术尤其是物联网技术、人工智能等技术,滑坡的监测预警逐渐自动化、智能化,各种滑坡监测预警系统层出不穷,滑坡监测的数据量、预警的即时性都得到了极大的提升。采用深度学习技术的理论方法,充分利用监测系统获得的数据开展数据挖掘,利用已有的监测数据和各类信息预测滑坡未来一段时间的演化行为,最终实现对滑坡的安全评价。可及时提出滑坡的预防与处置方案,从而保障滑坡影响区域的人类活动。 展开更多
关键词 边坡 经验模态分解 双阶段注意力机制 循环神经网络 位移预测
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利用跨模态轻量级YOLOv5模型的PET/CT肺部肿瘤检测
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作者 周涛 叶鑫宇 +1 位作者 刘凤珍 陆惠玲 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期624-632,共9页
多模态医学图像可在同一病灶处提供更多语义信息,针对跨模态语义相关性未充分考虑和模型复杂度过高的问题,该文提出基于跨模态轻量级YOLOv5(CL-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。首先,提出学习正电子发射型断层显像(PET)、计算机断层扫描(CT)... 多模态医学图像可在同一病灶处提供更多语义信息,针对跨模态语义相关性未充分考虑和模型复杂度过高的问题,该文提出基于跨模态轻量级YOLOv5(CL-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。首先,提出学习正电子发射型断层显像(PET)、计算机断层扫描(CT)和PET/CT不同模态语义信息的3分支网络;然后,设计跨模态交互式增强块充分学习多模态语义相关性,余弦重加权计算Transformer高效学习全局特征关系,交互式增强网络提取病灶的能力;最后,提出双分支轻量块,激活函数簇(ACON)瓶颈结构降低参数同时增加网络深度和鲁棒性,另一分支为密集连接的递进重参卷积,特征传递达到最大化,递进空间交互高效地学习多模态特征。在肺部肿瘤PET/CT多模态数据集中,该文模型获得94.76%mAP最优性能和3238 s最高效率,以及0.81 M参数量,较YOLOv5s和EfficientDet-d0降低7.7倍和5.3倍,多模态对比实验中总体上优于现有的先进方法,消融实验和热力图可视化进一步验证。 展开更多
关键词 YOLOv5 跨模态交互式增强块 双分支轻量块 PET/CT多模态肺部肿瘤影像
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基于多模态特征融合的飞机货舱火警探测技术 被引量:1
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作者 刘全义 韩冬 +2 位作者 艾洪舟 王海斌 胡茂绮 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期538-544,共7页
针对当前飞机货舱火警误报率高及人工特征提取适应性差的问题,使用一维卷积神经网络,建立了多模态融合火警预测模型,进行特征提取,开展模型的评估与验证,将特征提取与分类进行整合,实现了端到端的火警预测任务,提高了模型的可靠性与准... 针对当前飞机货舱火警误报率高及人工特征提取适应性差的问题,使用一维卷积神经网络,建立了多模态融合火警预测模型,进行特征提取,开展模型的评估与验证,将特征提取与分类进行整合,实现了端到端的火警预测任务,提高了模型的可靠性与准确性。采用双波长烟雾探测技术,探测悬浮颗粒物的索特平均粒径、温度、红外光和蓝光的接收光与发射光功率比值。相较于传统火警探测算法将特征提取和分类分开处理策略,按照无火、阴燃、有火3种类别,进行火警信息的分类预测。结果表明,多模态融合的火警探测模型相对于单模态火警探测模型可以达到更高的探测精度,精度可达0.95以上。 展开更多
关键词 安全工程 多模态融合 一维卷积神经网络 双波长烟雾探测 飞机货舱 火警探测
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ERT/ECT双模态敏感阵列电极优化设计 被引量:21
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作者 王化祥 汪婧 +3 位作者 胡理 姜娓娓 郝魁红 宋志坚 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期911-918,共8页
在过程层析成像系统中,传感器电极阵列的设计直接影响到整个系统.为了使系统获得更高的图像分辨率,通过电磁场有限元仿真软件COMSOL分析,构建ERT/ECT双模态敏感阵列电极三维模型.基于敏感场分布的均匀性、相关系数及空间分辨率等优化指... 在过程层析成像系统中,传感器电极阵列的设计直接影响到整个系统.为了使系统获得更高的图像分辨率,通过电磁场有限元仿真软件COMSOL分析,构建ERT/ECT双模态敏感阵列电极三维模型.基于敏感场分布的均匀性、相关系数及空间分辨率等优化指标,进行了ERT/ECT双模态敏感阵列电极优化设计.实验表明,三维ERT电极选圆形电极,且其电极直径为0.3s;而三维ECT阵列电极选矩形电极,其宽为0.65s,高为1.8R(s为2πR/16;R为管道半径)为佳.优化设计的敏感阵列电极可获得较均匀的灵敏场分布及较高图像质量. 展开更多
关键词 ERT/ECT双模成像 敏感阵列电极 COMSOL
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基于压缩感知的ECT/CT双模融合系统成像方法 被引量:14
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作者 王琦 张荣华 +1 位作者 王金海 王化祥 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1338-1346,共9页
过程成像(PT)技术以两相/多相流为主要测量对象。ECT/CT双模融合可拓宽过程层析成像技术的测量范围,实现信息的互补与融合。设计了ECT/CT双模态传感器,提出测量数据融合方法及其成像数学模型。针对融合后数据采集量增大,影响系统响应速... 过程成像(PT)技术以两相/多相流为主要测量对象。ECT/CT双模融合可拓宽过程层析成像技术的测量范围,实现信息的互补与融合。设计了ECT/CT双模态传感器,提出测量数据融合方法及其成像数学模型。针对融合后数据采集量增大,影响系统响应速度的问题,基于压缩感知原理,对测量数据随机采样,并运用L1正则化算法重建图像,在不影响成像质量的前提下,进一步提高成像速度,以适应在线观测与控制多相流型的需要。 展开更多
关键词 双模融合 压缩感知 稀疏表达 图像重建
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